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为了解决多属性决策问题,采用三角模糊数的三角函数表达式进行多属性决策,从概率统计的角度提出均值与方差也是三角模糊数特征参数,用二元联系数表示三角模糊数的特征参数,并映射到D—u空间。不仅结果可信,而且
基于投影的直觉模糊数多属性决策方法,卫贵武,,针对指标取值以直觉模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于投影的直觉模糊决策方法。该方法依据一般的投影分析方法的基
区间直觉模糊数多属性决策的TOPSIS方法,卫贵武,,针对属性权重信息确定且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种逼近理想解的决策分析方法。该方法依据传统的TOPSIS方
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支持向量机的研究现状与进展,马义德,齐春亮,支持向量机是一种新的机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,在模式识别、回归估计、
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决策树是数据挖掘中的一种高效方法,但是当训练数据的属性很多时,构建的决策树的规模会随属性个数增加而指数级增长,进而会产生海量的规则。针对该问题,提出了一种基于遗传算法的优化方法。首先根据信息增益利用轮
从数学规划的角度重新表述了单维布尔型频繁项挖掘问题,利用新定义的加法和数乘及范数运算将其归结为一个非线性0-1规划问题,并利用遗传算法进行求解。在分析频繁项挖掘问题困难原因的基础上,提出了利用原数据库
